数智驱动下艺术档案的价值挖掘与实现研究

　　文/马晓丹

　　摘 要：艺术档案是记录人类艺术活动的重要史料，具有历史、艺术、文化、教育、经济等多维度价值。在数字技术腾飞的时代，数智化技术及其应用为艺术档案的价值挖掘与实现开辟了全新路径。在梳理艺术档案的内涵、特征与价值的基础上，分析数智技术在艺术档案领域的融合应用和对艺术档案管理服务的变革意义，探讨数智驱动下艺术档案价值挖掘的路径，识别数智化带来的诸多问题与挑战。展望未来，随着数字技术的更新迭代、档案建设与实践的不断深化与拓展，艺术档案管理与实践将迎来创新发展的广阔前景，艺术档案资源的价值将会以更多元、更细致的方式呈现。

　　关键词：艺术档案；档案价值挖掘；档案价值实现；档案资源开发；数智驱动；数智技术

　　艺术档案包含大量的艺术作品内容，真实、详尽地记录了不同时期的艺术发展脉络、社会文化面貌以及艺术家的创作轨迹、创作理念、艺术风格和美学追求。档案中的艺术作品如音乐、舞蹈等往往与社会文化紧密相连，反映了当时的价值观念、审美风格和生活方式，是深入认识不同历史时期的艺术状况、作品内涵、文化特征的珍贵史料，是了解艺术流派和风格的演变、审美趣味的变化以及社会文化语境变迁的教科书[1]。此外，艺术档案也是文化产业开发的重要资源，是开发文创产品、开展数字展览的素材来源，具有可观的经济价值。艺术档案载体具有多样性。随着数字技术的发展，艺术档案载体从传统的纸质文件、照片、录音带，到当代的数字图像、音频、视频，再到新兴的全息影像、虚拟现实等，不一而足。载体形式的多样性对艺术档案的采集、存储、管理和利用提出了新的要求[2]。

　　1  数智技术在艺术档案领域的应用

　　1.1 数字化采集与存储

　　数字化采集与存储是艺术档案开发与利用的起点，是实现艺术档案统一标准化管理的基础。在数字化采集的过程中，需要记录详细的元数据，包括数据来源、时间戳、采集方法、仪器设备等信息，确保数据的一致性与可信度。高清扫描、光学字符识别等图像识别技术可将纸质档案记录转换为数字形式，显著提高了数字化采集与转录的效率。三维扫描、全景拍摄等新技术的突破和广泛应用使得艺术作品、活动场景的数字化采集更加逼真和沉浸。在存储方面，云存储技术、大容量便携式存储媒介和分布式存储系统为海量多模态艺术档案的长期保存提供多样可行的方案，不同门类、不同时期、不同创作者、不同模态的艺术档案资源可以根据各自特征选取相应的存储媒介。分门别类的个性化保存方式提高了艺术档案的存储、备份、访问、使用、共享等环节的便利性与稳定性。

　　1.2 人工智能技术

　　1.2.1 计算机视觉

　　计算机视觉是追求让机器获得与人类相近视觉处理能力的技术，包括图像分析、图像恢复、三维重构等技术，在艺术档案领域大有可为。图像识别算法可从数字艺术档案资源中准确提取创作年代、风格流派、主题内容、乐谱等关键图像特征信息，从颜色、纹理、形状、空间关系等特征维度上实现智能归类。图像分割、局部特征提取等技术有助于识别艺术作品的细节特征，用于完成实物和艺术家创作手稿的真伪鉴定、创作时代判断、艺术风格比对等任务。图像质量分析技术、智能修复技术可应用于数字化档案的质量控制与修复处理。

　　1.2.2 自然语言处理技术

　　自然语言处理技术旨在让计算机理解、处理、生成人类自然语言，尤其在深度学习和大语言模型等技术上应用广泛，可用于艺术档案的内容挖掘和语义分析。命名实体识别、关键词提取等技术能够从艺术家传记、作品评论等艺术档案文本内容中准确抽取人名、地名、作品名、乐谱编号、创作时间等关键信息。情感分析技术、时空分析技术、社会网络分析技术、观点挖掘技术可以发现艺术评论的情感倾向和观点态度。通过文本聚类、主题模型等方法，还可以发现不同时期、不同流派的艺术话语特点。借助自然语言处理技术，艺术档案的文本信息将被挖掘出更加丰富的语义和价值。

　　1.2.3 知识图谱技术

　　知识图谱是一种新型的知识存储结构，是知识数据之间的一种语义互联，是人类语言的知识库，是计算机理解人类知识的方法。知识图谱技术是构建艺术档案知识体系的高质量数字工具。通过实体抽取和关系挖掘，可以从多源异构的艺术档案数据中提炼出核心概念、人物、作品及其关联，形成结构化的知识要素。在此基础上，构建艺术创作者、艺术流派、艺术作品等多维度的知识图谱，呈现艺术领域的纵横关联和脉络演进。基于知识图谱的智能检索、关联分析、知识推理等的应用，艺术档案的深度整合与高效利用得以保障。

　　1.3 大数据分析技术

　　大数据分析技术是深度挖掘海量艺术档案资源中蕴藏着的丰富文化价值和商业价值的技术手段。大规模的结构化、非结构化艺术数据借助分布式计算框架实现高效处理，运用聚类、关联分析、序列模式挖掘等数据挖掘算法，能够从艺术档案中发现新颖、有趣的模式和规律，如维也纳古典乐派的演化路径、跨界钢琴家马克西姆的创作特征等。数据可视化技术可将分析结果以清晰直观、生动形象的方式呈现出来。大数据的画像分析可以识别某一时期的艺术作品特征，发现某一具体艺术领域创作者的创作风格，归纳某一类艺术创作的作品数量和时期分布特点，总结某一类型艺术创作的演进历程，分析某一个艺术创作者或者创作团队的未来创作潜力和合适的创作方向。

　　2  数智驱动下艺术档案价值挖掘与实现的路径

　　2.1 数字化呈现与沉浸式体验

　　艺术档案数字展览以先进数字技术与艺术档案知识和文化深度融合，是数智时代下传播艺术档案知识、了解艺术档案文化、挖掘艺术档案价值的时代路径。移动社交媒体为艺术档案展览提供了跨越时空限制的在线交互平台，档案管理机构可以利用网页、移动客户端、小程序、网络直播等方式搭建在线艺术档案展览，提供一个发现艺术、认识艺术、了解艺术的即时平台。此外，借助虚拟现实、增强现实、全息投影、计算机视觉等技术，还可搭建提供沉浸式观展体验的虚拟音乐厅、艺术博物馆或者其他艺术元宇宙场域，再现艺术家的工作室、经典艺术作品的创作场景等，通过触控、体感、语言等多通道交互，用户仿佛置身于艺术创作现场，零距离感受艺术创作的魅力[3]。通过这些技术，可以直接与艺术档案建立跨时空“对话”，让艺术作品将自己的创作历程、创作场景、背景故事等娓娓道来。在多样数字技术的加持下，艺术档案数字展览和虚拟艺术博物馆成为数字时代艺术档案开发的新趋势，既拓宽了全媒体时代的艺术传播路径、满足了用户对艺术创作的追求与向往、赋予了艺术档案资源鲜活的生命力与感染力，又为艺术档案多维价值的充分释放开辟新的空间。

　　2.2 智能化问答与定制化生成

　　语义检索和智能问答技术可显著提升艺术档案的交互效率和用户体验。基于深度学习技术的大语言模型，通过在大规模文本语料库上进行训练，能够理解和生成人类语言。在自然语言处理领域，大语言模型通过对用户输入内容进行智能分析和深度学习，并将其归类到一个或多个预定义的类别中。引入基于大语言模型的智能问答系统，通过多次反馈交互的人机对话，可以精准分析用户的提问，剖析用户的真实需求，自动从艺术档案知识库中组织、生成用户所需要的回答和内容。大语言模型破除了人机双向交互内容形式的限制，可以识别多模态的用户提问，得出的智能生成结果也能以多模态形式进行反馈输出。例如，用户想精确获取某一时期、某一类型或者某一特征的艺术创作内容。大语言模型的深度自然语言处理可以在识别用户需求的基础上，以文本、乐谱、图像、影像、音频等多模态融合的方式将生成内容直观、生动地呈现给用户，还可以在多轮人机对话中不断学习，识别用户偏好与多样需求，为用户提供个性化服务。智能化检索和问答将从根本上改变艺术档案的获取与利用方式，显著提高用户的检索与提问效率，让艺术档案资源的获取更加精准、高效、人性化。

　　数智驱动下，艺术档案价值挖掘呈现出数字化与沉浸式体验、智能化问答与定制化生成等多元化路径特征。这些路径相互贯通、相得益彰，构成了一个有机融合的价值实现体系[4]。随着数智技术的不断进步，艺术档案价值挖掘将迎来更加智能、精准、高效的未来图景，为艺术文化遗产的传承发展注入新的动能。

　　3  数智驱动下艺术档案的价值挖掘与实现面临的挑战

　　3.1 质量控制与版权问题

　　在推进艺术档案数智化进程中，会面临着复杂的版权问题，需要得到多元参与主体的重视。艺术档案素材涉及艺术家个人或机构的知识产权。在社交媒体环境下，网络信息传播渠道更多，裂变式传播更快更广，版权认定更为繁琐复杂，侵权界定与追责更加困难，艺术档案资源的数字化采集、传播、共享可能侵犯产权所有者的合法权益。因此，亟需在尊重原创与版权合规的前提下，探索有效的授权与监督机制以及公平、公正的平衡模式，以规范艺术档案资源的共享与传播活动。

　　数据标准和质量控制是艺术档案数智化应用的坚强保障。由于艺术档案的多样性和特殊性，目前缺乏统一、规范的数据标准体系，数据的互操作性和共享性有待提高。此外，在海量艺术档案的数字化过程中，难免会出现信息遗漏、识别错误等质量问题。若缺乏必要的质量控制和校验机制，将影响数字艺术档案的准确性和可靠性[5]。因此，构建科学的数据标准规范，建立严谨的质量管理流程，是开展艺术档案数智化应用的重要前提之一。

　　3.2 复合型人才培养

　　数智驱动下艺术档案的价值挖掘与实现是一项复杂的系统工程，涉及档案学、艺术学、计算机科学、数字人文等多个学科领域的知识，相关研究人员与从业人员需要更新知识结构，提高技术与人文素养。目前，既精通艺术和档案业务、又掌握前沿数智技术的复合型人才稀缺，成为制约艺术档案数智化管理与实践的重要因素之一。因此，亟需加强跨学科人才的培养力度，增设跨专业复合课程，调整人才培养结构，学科人才要掌握新的数字技术与方法，同时要强化艺术与人文素养的培育，促进不同专业背景的人才交叉融合。此外，还应搭建产学研用协同育人平台，鼓励跨界联合培养，为数智驱动下艺术档案建设输送优秀的综合型人才。

　　艺术档案数智化开发与应用面临着多维度的现实挑战，这些挑战相互交织，制约着艺术档案的数智化进程。因此需要着力完善标准规范体系、着力规范版权保护与监督、着力加强人才队伍建设，为艺术档案数智化应用营造良好的制度环境与人才体系，充分释放数智技术的潜力，实现艺术档案事业的创新发展。

　　参考文献

　　[1] 黄霄羽 , 唐子开 . 电影艺术档案的记忆价值及实现方式探析[J]. 山西档案 ,2019(4):19-25.

　　[2] 冯雪 . 论档案与艺术的关系[J]. 档案学通讯 ,2019(2):109-112.

　　[3] 高冰 . 基于虚拟现实技术的冰雪景观艺术交互式档案建设[J]. 山西档案 ,2018(2):94-96.

　　[4] 牛力 , 高晨翔 , 刘力超 , 等 . 层次与空间 : 数字记忆视角下名人档案的价值挖掘研究[J]. 档案学研究 ,2021(5):138-144.

　　[5] 曹欣恺 , 周林兴 . 数字创意产业视角下红色档案文化价值跃升路径[J]. 山西档案 ,2023(4):62-71.

　　【作者简介】马晓丹（1983—），女，汉族，河南南阳人，郑州升达经贸管理学院艺术学院讲师，学士，研究方向：音乐与舞蹈学。